Teaching children's mental health to family physicians in rural and under serviced areas.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To evaluate a curriculum for teaching family physicians (FPs) in rural and underserviced areas about children's mental health, and to evaluate a collaborative model of teaching using child psychiatrists and FPs. METHODS: A child psychiatrist and a rural FP provided training to rural FPs in attention-deficit/hyperactivity disorder (ADHD) and disruptive behaviour disorders (DBDs). Training consisted of a half-day workshop in 11 communities located in southwestern Ontario. Workshops included didactic teaching, observation of standardized videos demonstrating interviewing skills, and interactive discussion. Participants completed pre- and posttraining questionnaires about their confidence in managing these conditions, and completed standardized questionnaires on the effectiveness of the workshop and videos. One month after the training, participants were randomly assigned to receive individual interviews. Three months later 2 questionnaires were mailed to participants for evaluation of their confidence after their training and for evaluation of the impact on their practice. RESULTS: Fifty-six FPs attended the workshops and, of these, 80% completed the study. Family physicians reported improved confidence in their abilities to diagnose and treat ADHD and DBDs after the training. CONCLUSION: Didactic presentations by child psychiatrists and FPs, followed by video examples of interviewing skills, and informal discussions with small groups, was found to be an effective curriculum for teaching rural FPs about children's mental health.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».